Variabilidad espacial de los atributos químicos del suelo en el rendimiento y calidad de café

Publicado
2016-07-14
Sección
Sistemas de información, zonificación y georreferenciación (agricultura de precisión)
  • Felipe Andrés Rodríguez Garay Estudiante de Maestría en Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ciencias Agrarias, Departamento de Agronomía. Bogotá, Colombia
  • Jesús Hernán Camacho Tamayo PhD, Universidad Nacional de Colombia. Profesor Asociado, Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Civil y Agrícola. Bogotá, Colombia
  • Yolanda Rubiano-Sanabria PhD, Universidad Nacional de Colombia. Profesora Asociada, Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Ciencias Agrarias, Departamento de Agronomía. Bogotá, Colombia.

Resumen

La importancia ambiental y económica del uso racional de insumos para una agricultura competitiva y sostenible hace necesaria una mayor comprensión de las diferentes variables que intervienen en la producción agrícola. El objetivo del presente estudio fue establecer el comportamiento espacial de los atributos químicos del suelo y su relación con el rendimiento y la calidad del café en un Typic Hapludands. El muestreo se realizó de manera aleatoria en 64 puntos georreferenciados a una profundidad de -0,20 m. Los datos fueron analizados a través de estadística descriptiva, geoestadística, correlaciones lineales y los métodos multivariados clúster y componentes principales (ACP). La interpolación se realizó a través de kriging. El análisis descriptivo mostró alta variabilidad para los atributos químicos y los demás mostraron dependencia espacial excepto el contenido de B en el suelo. Se presentó una correlación de 35,88 % entre el contenido de carbono orgánico del suelo (CO) y el rendimiento, además de una correlación negativa de 40,98 % entre la merma en trilla y el contenido de Ca en el suelo. El análisis de componentes principales (ACP) y clúster mostraron poca relevancia para los atributos Na, P, B y rendimiento. A partir del análisis clúster y la distribución espacial, se propone un manejo para el cultivo de café.

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